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Atelier en ligne : Graph Data Science & Machine Learning avec Neo4j

Cette session permet d’acquérir les connaissances de base sur les bases de données de graphes et les fonctionnalités clés de Neo4j. Grâce à un mélange de théorie et de pratique, vous apprendrez à créer une base de données de graphes et à utiliser le language Cypher pour vos requêtes. Vous apprendrez l’essentiel des fonctionnalités de Neo4j avant de passer sur des exercices concrets de design en graphes et d’évolution du modèle.

Lors de cette session, nous verrons comment combiner Neo4j et le langage de requête Cypher avec la stack python pour la Data Science avec des bibliothèques telles que Pandas et matplotlib. Nous verrons aussi comment procéder à une analyse exploratoire des données et trouver des informations sur les jeux de données en réseau à l’aide du package d’algorithmes de graphes récemment publié.

Niveau : Intermédiaire

Audience : Développeurs, administrateur de bases de données, Business Analysts, Data Scientists et étudiants.

Pré-requis : Connaissances des bases de Neo4j et du langage Cypher. Une initiation en ligne ou une participation à l’atelier « Les basiques Neo4j » est suffisante.

Intervenant

Nicolas Rouyer, Senior Pre-Sales @ Neo4j. Précédemment Expert Big Data et Senior Architect chez Orange, il a travaillé pendant 10 ans sur différents projets dont certains utilisant Neo4j. Avant de rejoindre Orange, il a passé plusieurs années en tant qu’ingénieur logiciel et consultant pour des SI telles que Sopra. Co-auteur de 3 livres dont Neo4j : Des données et des graphes – I. Prise en main et Neo4j (Données) – – (Graphes) – II. Déploiement, Nicolas est titulaire d’une maîtrise en informatique de l’Université de Nancy.